CN1946075A - 确定消息的用户特定关联性得分的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

一种确定消息传递系统内的消息的用户特定关联性得分的方法，包括：通过客户机－服务器环境的分析组件(2a)根据所述消息与其他消息的相关性来分析所述消息的元信息；记录和分类所述消息与其他消息的相关性；从此类标识和分类的相关性导出反映所述消息与其他消息的相关性的消息模型，所述消息相应地由链接的节点来表示；通过客户机－服务器环境的监视组件(3)来监视如何处理所述消息；通过计算组件(5)计算所述消息的数字关联性得分，所述计算使用用户特定的分级方案并基于所述消息模型和所述监视的处理；以及通过客户机－服务器环境的分配组件(6)将所述计算的数字关联性得分分配给所述消息模型内的各个节点。本发明还涉及适当的评分系统。

Description

确定消息的用户特定关联性得分的方法和系统
技术领域
本发明涉及数据管理的领域，更具体地说，涉及按优先顺序排列或分类内容管理系统或消息传递系统的文档或消息的领域。本发明涉及确定消息传递系统内的消息的用户特定关联性得分的方法和系统。本发明还涉及具有计算机可读介质的计算机程序产品，所述计算机可读介质具有存储在其上的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机可读介质具有适合于执行此类方法的程序编码装置。
背景技术
如今，搜索和文本挖掘功能使得用户能够在数据库的电子文档中(例如在类似于电子邮件和其他类型的消息的电子消息中)搜索单词或短语。这些功能根据用户输入的搜索名词和消息的内容(例如，电子邮件内容)来计算消息的关联性。此计算并不说明所述消息的任何元信息。
为了清晰，文档内容与该文档有关的元信息之间的差别(如在本专利申请的范围内应理解的)将在以下进行简短说明。消息内容或其他类型文档的内容包括所有包含在所谓的消息或文档正文中的文本、图形、音频、视频等。与消息或文档有关的元信息包括所有与所述文档或消息有关的信息以及所述文档或消息的处理。在电子邮件或其他类型消息的情况下，邮件系统中的消息的处理包括例如由字段“收件人”、“抄送”、“密送”、“发件人”指示的地址信息、日期和时间字段、有关消息线程(即，关联消息)的信息以及有关消息和消息线程的处理的信息。这意味着元信息给出了有关用户对消息执行的任何操作的信息，例如，用户是否已阅读该消息或答复该消息。对于消息线程，元信息可以披露已对消息线程进行了多少活动，例如，多少人答复了该消息线程内的任何消息。
参考消息传递系统领域，现有技术的消息传递客户机无法向作为新消息的阅读者的用户指示该消息的关联性。取而代之的是，其执行新消息的按时间顺序排序并可能额外地解释指示该消息重要性的消息字段。但是，此字段由所述消息的发件人设置并且通常不会反映阅读者的关联性。
根据现有技术中的另一种情况，用户可以在其电子邮件系统中搜索包含例如词“portal”的消息。现有技术的搜索功能显示可以根据与先前给定的搜索名词相关的对消息内容的统计和语言分析来分类的搜索结果列表。但是，所述搜索结果列表的分类不是基于用户而是全局考虑的。
现有技术的搜索功能并不考虑相对于作为消息阅读者的用户而言的发件人的重要性。此外，其不可能将用户或其他收件人答复的消息考虑为比该用户或其他收件人甚至没有阅读的消息更为相关。
因此，需要提供一种根据消息的元信息来确定消息传递系统内该消息的用户特定关联性得分从而说明用户特定的或用户定义的关联性的方法。
发明内容
本发明提出了一种在客户机-服务器环境中自动确定消息传递系统内的消息的用户特定关联性得分的方法，所述消息具备消息特定的元信息。所述方法包括以下步骤：通过所述客户机-服务器环境的分析组件根据所述消息与其他消息的相关性来分析所述消息的所述元信息；记录和分类所述消息与所述其他消息的相关性；从此类已标识和分类的相关性导出反映所述消息与所述其他消息的相关性的消息模型，所述消息相应地由链接的节点来表示；通过所述客户机-服务器环境的监视组件监视如何处理所述消息；计算所述消息的数字关联性得分，所述计算使用用户特定的分级方案并基于所述消息模型和所述监视的处理；以及通过所述客户机-服务器环境的分配组件将所述计算的数字关联性得分分配给所述消息模型内的各个节点。
根据所述消息传递系统内消息间的相关性来执行分析。因此，所述分析组件使关联(例如，属于同一消息线程)的消息相关。所述分析组件可以使用特定相关性ID或执行对消息内容和元信息的分析。通过此类相关性分析，可以从中得出消息相对于所述消息系统内的其他消息的特定位置，所述消息彼此具有某种关联。
借助分析所述消息与其他消息的相关性，作为采用必须根据其来计算所述消息的所述关联性得分的所述分级方案的第一步，可以由此得出所述消息的一些历史。
对所述被监视的消息的处理提供了用于采用所述分级方案的其他步骤，并且还被用于计算所述消息的所述数字关联性得分。
这意味着对所述消息的特定处理可以与记录在所述分级方案中的相应评级相关联。
所述用户特定的分级方案应被理解为具有多个方面的全局方案，用户可以根据其来具体表征所述用户的消息的关联性。因此，根据分别导致相应的单独关联性得分(其被用来计算所述消息的真实或最终数字关联性得分)的不同此类方面来考虑所述消息。术语“用户特定”表示“个别地适合用户”或“用户专用”。
根据本发明的方法的原理并不限于消息传递系统的消息，而是还可以用于内容管理系统的任何文档。此类内容管理系统可以是消息传递系统、掌上管理器或移动电话的一部分。
根据所提出的方法的其他实施例，所述监视组件被分成在所述服务器上监视消息的通用处理的服务器组件和在所述客户机上监视消息的特定处理的客户机组件。
所述服务器组件监视可以被登记在所述服务器上的消息的通用和全局处理，即，由任何用户对消息执行的操作，诸如例如直到任何用户答复、转发和/或删除所述消息时所经过的时间。这可以是“有多少转发消息的收件人做出答复”和/或“具有类似分级方案的其他用户对同一消息执行了何种操作”。
与此相比，所述客户机组件监视用户对消息的单独处理。所述客户机组件使得用户能够将显式评级分配给消息。这意味着用户能够根据其自己对所述消息的评估或判断来将数字值直接分配给所述消息。这可以取决于例如所述消息的发件人和/或所述消息的内容。
所述客户机组件还可以监视用户对所述消息的处理，每个处理都根据预先给定的分级方案而与特定评级有关。
如已经指出的，用作计算所述消息的所述数字关联性得分的基础的整体用户特定分级方案可以是不同子方案的组合，每个子方案涉及可以在其下考虑所述消息的不同方面。可以存在例如考虑并分类由所述服务器组件监视的消息的处理的第一分级方案和涉及由所述客户机组件监视的用户操作的第二分级方案。
还可以根据至少一个用户特定的准则来执行对所述消息处理的监视。在此情况下，存在两个影响消息的评级的方面。第一，可以根据至少一个准则(例如特定发件人或消息的特定主题)来分类和有选择地监视所述消息。第二，将对所述消息的处理分类。两者可以组合在一起并产生与用户预定义的分级方案一致的评级。
通过所提出的方法根据消息元信息来计算指示消息的关联性的关联性得分。通过所提出的方法，多个消息中的消息(每个消息都分配有数字关联性得分)可以在列表中根据它们相应的关联性得分来被分类。此类列表为用户清楚地反映了所述多个消息中的任一消息的重要性。然后，如果需要，可以将根据所提出的方法计算的关联性得分与现有技术搜索功能的结果相结合。
此外，可以根据可由用户预定义的至少一个准则来创建此类列表。对于计算所述消息的关联性得分，例如确定所述消息的发件人和收件人的组织上下文和它们之间的关系是重要的。例如，可以在考虑所述关联性得分的情况下区分与隐私相关的消息和业务相关的消息。可以设想许多其他情况，它们可以在计算消息的关联性得分时加以考虑。
如已经提及的，所述分级方案可以由用户至少部分地预先定义。这意味着处理所述消息的用户可以定义应根据其来监视消息的不同准则并且可以根据消息相对于这些准则的相应重要性来加权所述消息。用户可以根据其自身的需要来管理消息的评级并且不再限于根据并非用户特定的统计和/或语言分析的关联性的全局计算。
此外，应根据其来监视所述消息的准则可以更改。因此，可以说明所述分级方案的特定准则的更迭的重要性，应在此基础上执行所述监视和计算。因此，动态地执行所述消息的所述数字关联性得分的计算。
此外，所述分级方案内的所述至少一个准则的权重可以更改。动态地执行的所述消息的数字关联性得分的计算考虑了此类权重更改。
例如，用户可以选择消息的发件人作为所述至少一个准则。因此，所述监视组件根据所述准则“消息的发件人”来监视和分析消息。其后，用户可能对消息“何时生成消息”更感兴趣。所述监视组件适应所述新的准则以便其现在根据该新的准则来分析消息的元信息。因此，动态地执行所述消息的元信息的分析。
在其他情况中，用户开始可能对从特定作者发出的所有消息都特别感兴趣，但其后所述特定作者的重要性对用户来说开始下降而另一个作者获得更多的重要性。因此，不同作者的权重出现更改，这将反映在所述分级方案中。将相应地修改每个消息的数字关联性得分的计算，由此动态地执行所述计算。
在本发明的范围内，消息还包括应根据用户特定层次结构来排序的电子邮件。在此类消息传递系统的情况下，如已经指出的，可以根据至少一个对所述消息执行的用户操作来监视所述消息。这意味着在此情况下，所述监视组件监视用户如何处理所述消息。此类用户操作可以例如是“阅读消息”、“删除消息”、“将消息保存在哪个文件夹中”、“分类消息”、“答复消息”、“将消息转发给多少收件人”。
在此描述的可能操作的列表应只是可以根据其来执行监视和分析的可能用户操作的摘录或节选。
根据本发明的方法的其他实施例，根据所述消息的先前给定的关联性得分和与所述消息相关的其他消息的关联性得分来计算所述消息的所述关联性得分。
所述消息的计算的关联性得分可以是所述消息的先前给定的关联性得分和所述相关消息的关联性得分的第一数字函数的函数值的第二数字函数。
所述第一和第二函数可以分别被选择为函数组max(Z)、min(Z)和ave(Z)中的任意一个函数，其中Z是值的集合。
可以根据所述消息或所述相关消息的实际处理来重新计算所述消息的数字关联性得分并将其动态地分配给所述消息。
此外，所述消息的关联性得分的重新计算可以引起所述相关消息的相应关联性得分的重新计算，这被重复地执行直到满足终止准则为止。
关于相关性，根据本发明的方法的其他实施例规定了就作为第一消息的所述消息而言，所述分析和计算步骤包括以下将重复执行的步骤：
-确定所有与所述消息一起形成消息集的与所述消息相关的消息，
-标注所述消息集的所有消息的相应关联性得分，
-使用第一预先给定的函数从与所述消息相关的消息的关联性得分计算第一数字值，
-使用第二预先给定的函数从所述第一数字值和所述消息的关联性得分计算第二数字值，
-如果所述第二数字值不同于所述消息的所述关联性得分，则将所述第二个值标注为所述第一消息的关联性得分并且根据预定义的终止准则为所述消息集中所有除所述消息之外的消息重复先前的步骤，
-否则停止。
例如，考虑在消息传递系统的情况下，新的消息到达，它还没有关联性得分，但是它可能与被称为该新消息的邻居的其他消息相关。因此，必须将关联性得分分配给由节点X表示的该新消息。可以选择0作为节点X的关联性得分的初始值。
首先，必须标识形成组Y的X的所有邻居Yi。存储它们相应的当前关联性得分rYi以便以后与新的相应重新计算的值进行比较。为了计算节点X的新的关联性得分，调用函数h。函数h可以是节点X的关联性得分和其他函数g的函数。
可以从组Y上的各种函数来选择函数g。在一个实例中，函数g是Y的节点的关联性得分的平均值。在进一步的实例中，函数g是来自Y的关联性得分的最大值或最小值。
此外，可以从各种函数来选择函数h。在第一个实例中，它是g的值和节点X的关联性得分的平均值。h的进一步实例可以是g的值和节点X的关联性得分的最大值或最小值。最后，将h的值分配给节点X的关联性得分。
使用X的关联性得分的新的值，组Y的相邻节点的相应关联性得分将更改，如果它们相应的关联性得分也被重新计算的话。这可以扩展到组Y的所有成员的所有相邻节点。最后，重新计算每个节点(其是面临重新计算其关联性得分的节点的邻居)的关联性得分。
随着所有这些关联性得分的更改，节点X的关联性得分的新的计算可以导致不同的关联性得分并且以上计算被再次执行。此步骤被一直重复，直到节点的关联性得分不再更改或者达到限制重复次数的其他终止准则为止。例如，终止准则可以是给定节点的关联性得分的重新计算次数超过定义的值。
考虑相同的情况，但是接收新消息的用户将个人关联性得分分配给由节点X表示的消息。从X的新的关联性得分开始，X的相邻节点的所有关联性得分都将更改(当然只有在所选择的用于计算节点的关联性得分的模型是相邻节点的函数时)。执行与上述步骤相同的步骤，但唯一的不同是节点X的关联性得分的初始值不是0而是由用户预先给定。
可以动态地执行所述分析每个文档的元信息和/或计算每个文档的数字关联性得分的步骤。
可以将消息的关联性得分显示给引用所述消息的用户。可以作为弹出窗口来显示所述关联性得分。
此外，如果在定义的时间间隔内没有出现用户操作，则可以丢弃所述消息模型。
本发明还涉及一种在客户机-服务器环境中确定消息传递系统内的消息的用户特定关联性得分的评分系统，所述消息具备消息特定的元信息。所述系统包括：分析组件，所述分析组件用于根据所述消息与其他消息的相关性来分析所述消息的所述元信息；记录组件，所述记录组件用于记录和分类所述消息与所述其他消息的相关性；建模组件，所述建模组件用于从此类已标识和分类的相关性导出反映所述消息与所述其他消息的相关性的消息模型，所述消息相应地由链接的节点来表示；监视组件，所述监视组件用于监视如何处理所述消息；计算单元，所述计算单元用于计算所述消息的数字关联性得分，所述计算使用用户特定的分级方案并基于所述消息模型和所述监视的处理；以及分配单元，所述分配单元用于将所述计算的数字关联性得分分配给所述消息模型内的各个节点。
所述消息的处理可以直接与用户自身预定义的评级相关联。还可以从与消息有关的用户特定行为模式来得出所述消息的评级。这意味着可以由用户直接预定义所述评级，但是也可以从用户的行为或所述消息的其他用户相关特性来间接得出所述评级。
在根据本发明的系统的其他可能实施例中，所述监视组件是灵活的并且被配置为动态地分析所述消息的元信息，由此考虑分析所依据的更改或改变的准则。这意味着在第一个步骤中，所述监视组件可以根据第一准则来执行分析，之后根据另一准则来执行分析。消息评级的准则可以随时间而改变。例如，可以根据其发件人来分类所述消息，并且之后根据其主题来分类所述消息更加重要。
此外，所述计算组件可以被配置为动态地计算所述消息的数字关联性得分，由此考虑任何外部因素。这意味着在更改相应消息的数字关联性得分的计算之后，可以直接更改与特定监视准则有关的权重。例如，业务伙伴可以作为外部因素，其起初非常重要并且所有由此业务伙伴撰写的消息都获得高优先级，但之后由于相关业务的下降，该业务伙伴失去了其重要性。
在根据本发明的系统的其他可能实施例中，在重新计算所述消息的关联性得分的情况下，所述计算组件适于执行所有与所述消息有关的那些消息的关联性得分的重复重新计算。这意味着当任何环境变化时，不但特定消息的关联性得分被更新，而且同一线程内的所有消息的关联性得分也被更新。在消息传递系统的情况下，此类线程可以是有关同一主题的消息链。
根据本发明的系统的其他实施例，所述分析组件和所述计算组件被分别配置为根据所述消息执行以下重复步骤：
-确定所有与所述消息一起形成消息集的与所述消息相关的消息，
-标注所述消息集的所有消息的相应关联性得分，
-使用第一预先给定的函数从与所述消息相关的消息的关联性得分计算第一数字值，
-使用第二预先给定的函数从所述第一数字值和所述消息的关联性得分计算第二数字值，
-如果所述第二数字值不同于所述消息的所述关联性得分，则将所述第二个值标注为所述消息的关联性得分并且根据预定义的终止准则为所述消息集中所有除所述消息之外的消息重复先前的步骤，
-否则停止。
在消息传递系统的情况下，可以通过所述分析单元和计算单元将关联性得分分配给由节点X表示的消息。首先，必须标识形成组Y的X的所有邻居Yi。存储它们相应的当前关联性得分rYi以便以后与新的相应重新计算的值进行比较。为了计算节点X的新的关联性得分，调用函数h。函数h可以是节点X的关联性得分rX old和其他函数g的函数。可以从组Y上的各种函数来选择函数g。在一个实例中，函数g是Y的节点的关联性得分的平均值。在进一步的实例中，函数g是来自Y的关联性得分的最大值或最小值。
此外，可以从各种函数来选择函数h。在第一个实例中，它是g的值和节点X的关联性得分的平均值。h的进一步实例可以是g的值和节点X的关联性得分的最大值或最小值。可以将h的计算的值作为其新的关联性得分rX分配给节点X。使用X的关联性得分的新值rX，组Y的相邻节点的相应关联性得分可以更改，如果节点X的新的关联性得分rX不同于节点X的先前关联性得分rX old的话。在此情况下，必须同样重新计算它们的相应关联性得分。这可以扩展到组Y的所有成员的所有相邻节点。最后，重新计算每个节点(其是面临重新计算其关联性得分的节点的邻居)的关联性得分。随着所有这些关联性得分的更改，节点X的关联性得分rX的新的计算可以导致不同的关联性得分并且以上计算被再次执行。此步骤被一直重复，直到节点的关联性得分不再更改或者达到限制重复次数的其他终止准则为止。例如，终止准则可以是给定节点的关联性得分的重新计算次数超过定义的值。
可替代地，用户可以将个人关联性得分分配给由节点X表示的消息。从X的新的关联性得分开始，X的相邻节点的所有关联性得分都将更改(当然只有在所选择的用于计算节点的关联性得分的模型是相邻节点的函数时)。执行与上述步骤相同的步骤，但唯一的不同是节点X的关联性得分的初始值不是0而是由用户预先给定。
所述监视组件还可以被配置为根据消息的组织上下文来分析所述消息。此类组织上下文可以反映例如所述消息的发件人、收件人以及它们之间的关系。
在根据本发明的系统的其他可能实施例中，所述系统组件在功能上可以分布在至少一个客户机和服务器之间。在消息传递系统的情况下，所述系统组件可以分布在消息传递客户机和消息传递服务器之间。所述组件密切协作以执行数字关联性得分的计算。每个组件都可以对已给定的关联性得分执行算术运算。所述给定的关联性得分的源可以是现有技术评级的结果或中性值。通过所述不同组件，可以将关联性得分授予用户特定的特性，导致多个消息内的用户特定层次结构。
在消息传递系统中，所述监视组件可以在功能上分布在所述消息传递客户机和所述消息传递服务器之间。作为服务器一部分的所述监视组件监视例如用户如何全局地处理所述消息，例如“新消息具有多少收件人”、“消息被删除”、“用户如何分类消息”、“消息被转发”、“收件人答复了消息”或者“当其他用户使用类似的搜索名词时，他是否阅读了所述消息”。
作为所述消息传递客户机一部分的监视组件监视并控制例如对该特定客户机上的消息的处理。在所述系统组件在功能上分布在客户机和服务器之间的情况下，这些组件密切地交互。
所述计算组件可以在所述服务器或所述客户机上实现，也可以分布在所述客户机和所述服务器之间。
可以作为其他系统组件提供所谓的目录组件，所述目录组件确定消息的发件人和收件人的组织上下文以及它们之间的关系。
根据本发明的系统可以被配置为单独和分离的系统，其可以与包含消息传递系统(应为其将用户特定关联性得分分配给消息)的服务器相连。
根据本发明的系统还可以被结合或至少部分地结合在包含所述消息传递系统的此类服务器内。
应当理解，根据本发明的评分系统还可以在功能上与内容管理系统而不只是消息传递系统相结合。
本发明还涉及包括至少一个消息传递客户机、至少一个消息传递服务器的消息传递系统和根据本发明的系统，所述系统的组件在功能上分布在所述客户机和服务器之间。所述监视组件可以进一步分成多个也可以分布在所述客户机和所述服务器之间的子组件。
本发明还涉及具有计算机可读介质的计算机程序产品，并且存储在所述计算机可读介质上的计算机程序具有适合于执行根据本发明的方法的程序编码装置。还披露了一种具有程序编码装置的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述程序编码装置适合于执行根据本发明的方法。
本发明还涉及其上存储有计算机程序的计算机可读介质，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序包括适合于执行根据本发明的方法的程序编码装置。
本发明的其他特征和实施例将从描述和附图而变得显而易见。
可以理解，在不偏离本发明的范围的情况下，上述和以下描述的特征不仅可以被用于如所指定的组合，还可以用于其他组合或使用这些特征本身。
通过实例的方式在附图中示意性地示出了本发明并参考附图在下文中详细说明了本发明。应当理解，所述描述决非限制本发明的范围，而只是本发明的优选实施例的示例。
附图说明
图1示意性地示出了根据本发明的评分系统的实施例；
图2示出了根据本发明的评分系统的其他实施例可以根据其运行的可能模型；
图3示出了描述如何建立如图2B中所示的可以用作在考虑了从单个消息开始的消息相关性的情况下计算消息关联性得分的基础的消息模型的流程图；
图4示出了可以借助其根据用户如何处理消息来分类消息的表；
图5示出了根据本发明的方法的实施例的描述如何计算由消息模型内的节点X表示的消息的关联性得分的流程图；
图6示出了根据本发明的方法的另一个实施例的描述如何根据另一种情况计算由消息模型内的节点X表示的消息的关联性得分的流程图；以及
图7示出了其中可以使用根据本发明的方法的另一个实施例的可能的客户机-服务器环境。
具体实施方式
图1示出了包括多个不同的系统组件的评分系统1。评分系统1用于确定消息传递系统内的消息的用户特定关联性得分，所述消息具备消息特定的元信息。评分系统1可以被连接到消息传递服务器或消息传递客户机或两者。评分系统1还可以被集成在消息传递客户机或消息传递服务器中。所述系统组件也可以在功能上分布在所述消息传递客户机和所述消息传递服务器之间。所述评分系统包括用于建立消息模型的第一组件2、用于监视如何处理消息的第二组件3、用于计算所述消息的数字关联性得分的第三组件4和第四组件5。这些组件可以分布在所述消息传递客户机和所述消息传递服务器之间。但是，它们也可以一起位于所述客户机或所述服务器上。
在此处所示的实例中，所述评分系统的第一组件2(即，消息模型组件)被分成三个子组件2a、2b和2c。子组件2a是分析组件。它用于根据消息与其他消息的相关性(例如，属于同一消息线程)来分析所述消息的元信息。分析组件2a可以使用相关性ID或可以对消息内容和消息元信息执行分析。第二子组件2b是记录并分类所述消息与其他消息的相关性的记录组件。第三子组件2c是建模组件。它被用来从已标识(在子组件2a中)和分类(在子组件2b中)的相关性导出反映所述消息与其他消息的相关性的消息模型。相应地，由链接的节点表示消息模型中的消息。
第二组件3(表示监视组件)进一步被分为服务器组件3a和客户机组件3b。服务器组件3a全局地监视所述消息传递系统的用户如何处理消息。此组件根据不同的预先给定的准则来监视对消息的处理。可以按如下方式进行此类准则的选择：
新消息具有多少收件人？
消息被删除？
用户如何分类消息？
消息被转发？
收件人答复了消息？
当其他用户使用类似的分级方案时，他是否阅读了文档？
这些问题中的每个问题都相对于可能的答案成为评级的基础。因此，所述消息获得从对这些问题的消息特定的答案和与这些问题有关的相应评级得出的关联性得分。
客户机组件3b监视并控制对客户机上的消息的处理。此组件根据用户对所述消息执行的至少一个用户操作来监视对所述消息的处理。每个用户操作还被分类到给定的评级中，因此可以根据该评级将其他特定的关联性得分分配给所述消息。
第三组件4(即，目录组件)确定消息的发件人和收件人的组织上下文以及它们之间的关系。通过所述组织上下文，可以根据所述消息的发件人与收件人之间的“距离”来加权所述消息。
由组件3监视的所述消息的特定处理以及由组件4提供的组织上下文的权重都作为用户特定分级方案的一部分的准则。借助此基础用户特定分级方案和来自组件3和组件4的结果(其中每个结果都与根据所述分级方案的特定得分对应)，可以通过将单独的关联性得分(是系统组件3和4的不同结果的结果)恰当地相加来计算所述消息的真实和最终关联性得分。这意味着在确定消息的关联性得分并由此在多个消息内构成用户特定层次结构时可以考虑许多不同的因素。所述计算组件可以集中地执行关联性得分的计算。但是，每个组件3和4也可以与相应的计算子单元直接互连，所述计算子单元在每个组件的单独结果的基础上根据特定的分级方案来计算关联性得分。所述集中的计算组件5可以将这些单独得分相加成所述消息的真实和最终关联性得分。
其他组件6(即，分配组件)用于将所计算的数字关联性得分分配给如由建模组件2c提供的消息模型内的各个节点。
图2示出了可以由根据本发明的评分系统的分析组件产生的可能消息模型。如已结合图1描述的，所述分析组件分析消息是否与一个或多个其他消息关联。所述分析组件可以使用相关性ID或执行对消息内容和元信息的分析。
在此处示出的情况中，如图2A所示，存在八个不同的用户A、B、C、D、E、F、G、H。A将消息M1发送给B。B将M1转发给C和D。B将自己的评论添加到消息M1，分别生成消息M2和M3。由一个或多个“+”号来描述补充的特性。消息M2和M3都依赖于M1。C将M2转发给E、F、G并用自己的注释补充消息M2，分别生成消息M4、M5和M6。D将M3与自己的评论一起转发给H，生成消息M7。
图2B示出了基于图2A中描述的消息线程的消息模型。不同的消息由正方形或节点来表示。所述消息通过指示其对应关系的箭头来连接。特定节点表示包括其发件人和收件人的消息。消息M1没有与任何其他消息关联或相关。创建“任意”节点Z以便可以在消息模型内完整地映射或表示消息M1。
因此，由A在时刻T1发送的消息M1来建立基础。在时刻T2，作为M1的接收方的B分别将消息M2和M3发送给相应的用户C和D。消息M2和M3都基于M1，但是由特定评论完成。消息M2在时刻T3被C转发给其他用户E、F和G。M2也被其他评论所修正，生成M4、M5和M6。在时刻T4，D将M3与补充的评论一起(生成M7)转发给其他用户，即，H。得到的图或消息模型示出了清晰地指示不同消息间的关系的树形结构。每个消息都可以根据其在树形结构内的特定位置来获得特定关联性得分。因此，对于不同的七个消息，可以给出第一种评级。
图3示出了描述在考虑消息传递系统的不同消息之间的相关性的情况下可以根据其生成如图2B中示出的消息模型的算法的流程图。此类消息模型然后可以作为计算所述消息模型内的每个节点的关联性得分的基础。
从新消息M开始，在第一步中，根据本发明的评分系统的实施例的分析组件确定消息M被转发到其的所有收件人1，...，i并将相应节点X1，...，Xi分配给这些收件人1，...，i。
在第二步中，所述分析组件确定是否存在表示与消息M相关的现有消息的节点Y。
如果存在现有消息，则建立从节点Y到节点X1，...，Xi的链路li，其中Y是与在上述步骤中确定的现有消息关联的节点。
如果不存在现有的相关消息，则引入中性节点Z作为新消息M的起始节点。建立从Z到相应节点X1，...，Xi的链路l1，...，li。
在M与任何现有消息都不相关的情况下，以下过程可以可选地考虑已被发送到不同收件人的消息M的副本(当计算消息M的关联性得分时，存在不被考虑的风险)。首先，检测所有消息M’＝{M1’、M2’...}的集合，每个消息Mi’都具有与M相同的内容并且不与任何现有消息相关。其次，检测与M’关联的所有节点K的集合。第三，清除到所有节点K的所有现有入站链路，最后，建立所有从Z开始到每个节点K的新链路。
因此，所有由于副本而造成的消息M的可能相关性都在计算消息M的关联性得分中加以考虑。
所述评分系统的其他组件(例如客户机组件)现在可以监视并控制用户对单个消息(例如图3的消息M)的处理。所述消息可以根据用户如何对其进行处理来分类。可以通过如图4中指出的表来执行此操作。可以从中得出基于所述消息的处理的隐式评级。可替代地，用户也可以执行显式评级。例如，每当用户接收到消息，他可以手动地分配关联性得分，例如，他可以通过具有合适图标(每个图标都表示特定的关联性得分)的显示来选择特定的评级。
在隐式评级的情况下，给出了分级方案，根据其每个操作都分配有特定的得分或评级。例如，在没有阅读消息的情况下，得分是中性的并获得值“0”。在已阅读消息但没有执行其他或进一步操作的情况下，得分也是中性的并获得值“0”。在已阅读消息并将其保存在特定文件夹中的情况下，评级可以增加并且得分可以是“+1”。当已阅读和转发消息时，评级或得分可以被选择为“+2”。在一天之内答复的消息导致评级“+3”。如果在一小时内答复消息，则得分或评级可以被选择为“+4”。
为了计算特定消息的最终数字关联性得分，在不考虑其他准则时，必须将从分析组件的树形结构得出的关联性得分和从对客户机组件的分析产生的关联性得分相结合。
如上所述，作为实例，考虑作为消息线程的起点的单个消息，可以从中得出消息传递系统的整个消息模型。计算组件可以根据相应节点(表示高级消息模型的构建块)的单个关联性得分来动态地计算整个消息模型的评级。
单个节点的新的关联性得分导致模型的新的或可能更改的评级。这意味着每个节点都获得新的单个关联性得分。如以上结合图4描述的节点的个人评级可以被覆盖。相反，个人评级可以仅被分配给没有任何评级的空白节点。所述模型内的单个节点X的关联性得分rx可以被描述为：
                        rx＝f(RY，rx)
其中Y＝{Y1，Y2，...}是节点X的相邻节点的集合，而RY＝{rY1，rY2，...}是评级的集合，即，X的这些相邻节点的关联性得分。
f与节点X成比例地调整相邻节点的权重。可选地，f还调整相邻节点彼此之间的权重。
可以将消息的实际关联性得分传输给客户机。为了避免巨大的数据通信量，这只能在预先给定的间隔进行。所述客户机保存已被用户处理的消息的关联性得分。只有那些尚未被处理的消息的相应关联性得分才被实际化并可以被显示，以便用户可以根据相应的实际关联性得分来修改其有关这些消息的处理。
图5和6示出了用于如上所述的消息模型内的关联性得分的重新计算的两种不同的开始情况。
图5从仍没有关联性得分或其相关消息的当前关联性得分已更改的新消息开始。因此，必须将关联性得分rx分配给以下由节点X表示并且其初始的当前关联性得分为rx old的消息。
首先，必须标识X的所有相邻节点Yi以形成组Y。存储它们相应的当前关联性得分rYi以便随后与新的相应重新计算的值进行比较。为了计算节点X的新的关联性得分，调用函数h。函数h可以是节点X的关联性得分rX old和节点Yi的关联性得分rYi的其他函数g的函数。
可以从组Y上的各种函数来选择函数g。在一个实例中，函数g是Y的节点Yi的关联性得分rYi的平均值。因此，可以从节点Yi的关联性得分rYi确定值N，即N＝g({rYi/Yi∈Y})＝ave({rYi/Yi∈Y})。在其他实施例中，函数g可以是来自Y的关联性得分的最大值g＝max({rYi/Yi∈Y})，也可以是最小值g＝min({rYi/Yi∈Y})。
此外，可以从各种函数来选择函数h。在第一个实例中，它是以上计算的g的值N和节点X的关联性得分rX的平均值，即，h＝ave(N，rx old)。h的其他实例可以是g的值和节点X的关联性得分rx old的最大值h＝max(N，rx old)或最小值h＝min(N，rx old)。
最后，将h的计算的值分配给节点X的关联性得分rX。将新的关联性得分rX与节点X的先前关联性得分rx old相比较。如果所述新的关联性得分rX与所述先前的关联性得分rX old相同，则停止所述计算。
如果所述新的关联性得分rX与先前的关联性得分rX old不同，则使用X的关联性得分的新值rX，组Y的相邻节点的相应关联性得分也将更改，如果它们相应的关联性得分同样被重新计算的话。这可以扩展到组Y的所有成员的所有相邻节点。
最后，根据此算法重新计算每个节点(其是面临重新计算其关联性得分的节点的邻居)的关联性得分。随着所有这些关联性得分的更改，节点X的关联性得分的新的计算可以导致不同的关联性得分并且以上计算被再次执行。此步骤被一直重复，直到节点X的关联性得分不再更改或者达到限制重复次数的其他终止准则为止。例如，终止准则可以是给定节点的关联性得分的重新计算次数超过定义的值。
图6示出了另一种情况，即，当用户将个人关联性得分分配给由节点X表示的消息的情况。将执行与上述步骤相同的步骤，唯一的不同在于节点X的关联性得分的初始值是由用户预先给定的。
从X的新的关联性得分开始，X的相邻节点的所有关联性得分都将更改(当然只有在所选择的用于计算节点的关联性得分的模型是相邻节点的函数时)。首先，创建包含节点X的节点A的集合，A＝{X}。
首先确定节点X的相邻节点Yi，即，那些同样包含在A中的节点。标注节点Yi的相应关联性得分rYi。然后，根据节点X的rX重新计算节点Yi的所有关联性得分rYi。
在下一个步骤中，选择那些其重新计算的或新的关联性得分rYi new不同于最初标注的关联性得分rYi old的节点Yi。这些节点由A＝{Yi/rYi old≠rYi new}表示。如果A为非空，则这意味着至少一个关联性得分已更改，将再次执行所述计算，直到所有关联性得分都保持稳定或者达到限制重复次数的另一个终止准则为止。例如，终止准则可以是给定节点的关联性得分的重新计算次数超过定义的值。
如果A为空，则停止所述计算。
图7示出了其中可以结合评分系统的可能网络结构。示出了具有分散式结构的网络系统1。示出了多个客户机C和多个服务器S。客户机C的数量N可以但不必与服务器S的数量M相同。此外，可以构想任何其他网络拓扑(例如线性、星形、总线和集中式网络拓扑)以便与根据本发明的评分系统的实施例结合。在消息传递系统内，所述评分系统可以被用来确定消息的用户特定关联性得分并由此在多个消息内构成用户特定层次结构。所述评分系统至少包括：分析组件，所述分析组件用于根据所述消息与其他消息的相关性来分析所述消息的元信息；建模组件，所述建模组件用于从发现的相关性建立消息模型；监视组件，所述监视组件用于监视如何处理所述消息；计算组件，所述计算组件用于计算文档的数字关联性得分，所述计算基于所述消息模型和对如何处理所述消息的监视(两者都相对于分级方案)；以及分配组件，所述分配组件用于将所计算的数字关联性得分相应地分配给各个消息。所述不同的组件可以分布在不同的客户机C和服务器S之间。所述计算组件还可以包括多个子组件，每个子组件都位于服务器或客户机上。在服务器侧，可以借助适当的分析、监视和计算子组件来建立根据图3、5和6描述的消息模型。在客户机侧，其他子组件可以监视并控制用户对单个消息的处理。所述消息可以根据用户如何对其进行处理来分类。可以通过如图4中指出的表来执行此操作。可以从中得出基于消息的处理的隐式评级。可替代地，用户也可以执行显式评级。例如，每当用户接收到消息，他可以通过具有合适图标的显示来选择特定的评级。
为了计算特定消息的最终数字关联性得分，在不考虑其他准则时，必须将从例如在图3、5或6中描述的消息模型得出的关联性得分和从客户机侧的监视子组件产生的关联性得分相结合。
可以将消息的实际关联性得分传输给特定客户机。为了避免巨大的数据通信量，这只能在预先给定的间隔进行。相应的客户机保存已被用户处理的消息的关联性得分。只有那些尚未被处理的消息的相应关联性得分才被实际化并可以被显示，以便用户可以根据相应的实际关联性得分来修改其有关这些消息的处理。

Claims (20)

1.一种在客户机-服务器环境中自动确定消息传递系统内的消息的用户特定关联性得分的方法，所述消息具备消息特定的元信息，所述方法包括以下步骤：
-通过所述客户机-服务器环境的分析组件(2a)根据所述消息与其他消息的相关性来分析所述消息的所述元信息，
-记录和分类所述消息与所述其他消息的相关性，
-从此类已标识和分类的相关性导出反映所述消息与所述其他消息的相关性的消息模型，所述消息相应地由链接的节点来表示，
-通过所述客户机-服务器环境的监视组件(3)监视如何处理所述消息，
-通过计算组件(5)计算所述消息的数字关联性得分，所述计算使用用户特定的分级方案并基于所述消息模型和所述监视的处理，以及
-通过所述客户机-服务器环境的分配组件(6)将所述计算的数字关联性得分分配给所述消息模型内的各个节点。
2 根据权利要求1的方法，其中所述监视组件(3)被分成在所述服务器上监视所述消息的通用处理的服务器组件(3a)和在所述客户机上监视所述消息的特定处理的客户机组件(3b)。
3.根据权利要求2的方法，其中所述客户机组件(3b)使得用户能够根据至少一个用户特定的准则将显式评级分配给所述消息。
4.根据权利要求2或3的方法，其中所述客户机组件(3b)提供了将对所述消息的用户操作与要被分配给所述消息的隐式评级相关联的功能。
5.根据权利要求1至4中的任一权利要求的方法，其中所述服务器组件(3a)被配置为将对所述消息的用户操作与要被分配给所述消息的隐式评级相关联。
6.根据权利要求4或5的方法，其中所述用户操作是包括“阅读消息”、“删除消息”、“将消息保存在哪个文件夹”、“分类消息”、“答复消息”、“将消息转发给多少收件人”的组中的一项。
7.根据上述权利要求中的任一权利要求的方法，其中根据所述消息的先前给定的关联性得分和与所述消息相关的所述其他消息的关联性得分来计算所述消息的所述关联性得分。
8.根据权利要求7的方法，其中所述消息的所述计算的关联性得分是所述消息的先前给定的关联性得分和所述相关消息的所述关联性得分的第一数字函数的函数值的第二数字函数。
9.根据权利要求8的方法，其中所述第一和第二函数分别被选择为函数组max(Z)、min(Z)和ave(Z)中的任意一个函数，其中Z是值的集合。
10.根据上述权利要求中的任一权利要求的方法，其中根据所述消息或所述相关消息的实际处理来重新计算所述消息的数字关联性得分并将其动态地分配给所述消息。
11.根据权利要求10的方法，其中所述消息的关联性得分的重新计算引起所述相关消息的相应关联性得分的重新计算，这被重复地执行直到满足终止准则为止。
12.根据上述权利要求中的任一权利要求的方法，其中所述分析和计算步骤包括以下将被重复地执行的步骤：
-确定所有与作为第一消息的所述消息相关的并且与所述第一消息一起形成消息集的消息，
-标注所述消息集的所有消息的相应关联性得分，
-使用第一预先给定的函数从与所述第一消息相关的消息的关联性得分计算第一数字值，
-使用第二预先给定的函数从所述第一数字值和所述第一消息的关联性得分计算第二数字值，
-如果所述第二数字值不同于所述第一消息的所述关联性得分，则将所述第二个值标注为所述第一消息的关联性得分并且根据预定义的终止准则为所述消息集中所有除所述第一消息之外的消息重复先前的步骤，
-否则停止。
13.根据上述权利要求中的任一权利要求的方法，其中根据所述消息的组织上下文来执行分析。
14.根据上述权利要求中的任一权利要求的方法，其中所述消息的所述关联性得分被显示给引用所述消息的用户。
15.根据上述权利要求中的任一权利要求的方法，其中所述消息模型可以被传输给任何其他用户。
16.根据上述权利要求中的任一权利要求的方法，其中如果在定义的时间间隔内没有出现用户操作，则丢弃所述消息模型。
17.一种在客户机-服务器环境中确定消息传递系统内的消息的用户特定关联性得分的评分系统，所述消息具备消息特定的元信息。所述系统包括：
-分析组件(2a)，所述分析组件(2a)用于根据所述消息与其他消息的相关性来分析所述消息的所述元信息，
-记录组件(2b)，所述记录组件(2b)用于记录和分类所述消息与所述其他消息的相关性，
-建模组件(2c)，所述建模组件(2c)用于从此类已标识和分类的相关性导出反映所述消息与所述其他消息的相关性的消息模型，所述消息相应地由链接的节点来表示，
-监视组件(3)，所述监视组件(3)用于监视如何处理所述消息，
-计算组件(5)，所述计算组件(5)用于计算所述消息的数字关联性得分，所述计算使用用户特定的分级方案并基于所述消息模型和所述监视的处理，以及
-分配组件(6)，所述分配组件(6)用于将所述计算的数字关联性得分分配给所述消息模型内的各个节点。
18.根据权利要求17的系统，其中所述计算组件(6)适合于在重新计算所述第一消息的关联性得分的情况下执行所有相关消息的关联性得分的重复的重新计算。
19.根据权利要求17或18的系统，其中所述系统组件在功能上可以分布在所述客户机-服务器环境中的至少一个客户机和服务器之间。
20.一种具有计算机可读介质的计算机程序产品，并且存储在所述计算机可读介质上的计算机程序具有程序编码装置，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述程序编码装置适合于执行根据权利要求1至16中的任一权利要求的方法。
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